1. 研究背景

血压监测作为评估患者血流动力学状态的基础手段，在手术过程中尤为重要。虽然正常生理血压维持在120/80 mmHg（平均动脉压MAP约90-95 mmHg），但术中低血压（IOH）的界定标准仍缺乏国际共识。系统综述显示，130项研究中存在140种不同的IOH定义。根据定义差异，非心脏手术患者IOH发生率可从0.9%至99%的极端波动。现有证据表明，当MAP低于65 mmHg时，术后并发症风险显著增加。当MAP<65 mmHg的持续时间与器官损伤风险呈正相关，而短暂性MAP<55 mmHg即可显著增加急性肾损伤（AKI）和心肌梗死风险。值得注意的是，低血压的严重程度与持续时间共同影响患者预后。

低血压相关并发症可累及多器官系统。特别是急性肾损伤（AKI），与术中低血压关联最为明确。术后AKI的发生率介于6.7 %至18.5%之间。传统生物标志物（如肌酐、尿量）因受非肾脏因素干扰且动态变化迟缓，难以实现术后早期精准诊断。非心脏手术后的心肌损伤（MINS）已被证明与术中低血压显著有关，导致术后死亡率攀升。

低血压预测指数（HPI）的诞生实现了IOH的早期预警，使治疗模式从被动救治转向主动预防。需强调的是，单纯HPI监测并不能预防低血压，必须整合至规范化治疗流程。多项研究证实，基于HPI的干预策略可有效降低中高风险手术患者的低血压事件发生率。

肺部手术的患者构成特殊的围术期高风险群体，其麻醉管理面临单肺通气的特殊挑战。该人群易发生血流动力学不稳定的病理基础包括：1）.普遍存在严重合并症；2）.手术毗邻心脏，增加心血管事件及大出血风险；3）.心脏大血管受压可引发顽固性低血压；4）.单肺通气期间缺氧风险增加；5）.深度麻醉与肌松药协同加重循环抑制；6）.限制性液体管理策略可能诱发低血容量及AKI风险。

目前人工智能技术在胸科手术中预测血流动力学不稳定及预防AKI的效能尚未明确。本研究旨在探讨：与常规管理相比，基于人工智能的目标导向治疗能否在单肺通气患者中降低IOH的发生率、持续时间和严重程度，并可能减少术后AKI及其他并发症的风险。

2.材料和方法

本研究是一项由研究者发起的前瞻性、随机、单盲对照试验。

本研究包括计划接受全身麻醉下单肺通气的成人患者，这些患者需要进行有创的连续血压监测。手术类型包括楔形切除术、肺叶切除术、全肺切除术或胸膜固定术。

患者被随机分配至HPI指导治疗组（干预组）或标准治疗组（对照组）。低血压预测指数（HPI）系统作为预测工具，旨在提前15 min预测术中低血压（IOH），定义为平均动脉压（MAP）< 65 mmHg持续至少一分钟。

2.1.干预组的管理

所有参与者在麻醉诱导前都进行了动脉导管置入。在干预组中，采用了基于人工智能的差异治疗算法，该算法结合了名为HPI的早期预警系统（参见图1）。在麻醉诱导前，为每位患者定义了个体清醒静息心指数。手术过程中，如果HPI增加到70%或以上，麻醉医师将遵循该算法来诊断潜在问题。

2.2.控制组的管理

在对照组中，HemoSphere监护仪连接到动脉导管，但保持完全覆盖，警报被静音。麻醉医师根据标准监护仪上显示的血流动力学变量对患者进行治疗。对照组未采用特定方案，但血压监测的目标是维持MAP高于65 mmHg。

2.3.结果

研究的主要结局指标是术中低血压的发生率和持续时间，其定义为从手术切口至缝合期间，患者平均动脉压（MAP）持续≥1分钟低于65 mmHg的情况。此外，研究还计算了以下两个指标：MAP低于65 mmHg的曲线下面积（AUC65）和时间加权低血压指数（TWA）。其中，TWA是一个综合考虑低血压严重程度和持续时间的指标，它通过将AUC65除以手术总时长来计算。具体而言，AUC65的计算方法是：将低于65 mmHg的血压差值（单位：mmHg）与持续时间（单位：分钟）相乘后累加，

次要终点包括：

1.急性肾损伤风险评分：（（TIMP-2）×（IGFBP-7））；急性肾损伤风险评分超过0.3表示术后即刻及术后第一天时，中度/重度AKI的风险增加。

2.KDIGO标准诊断的AKI。

3. MINS：术后转入ICU后及术后首日，肌钙蛋白水平超过检测上限第99百分位数。

4.术后病发症调查（POMS）：住院期间进行评估（见图2）。

此外，记录了术中数据，如麻醉和手术时间、静脉输液量（晶体液、胶体液、血液制品和自体血）、失血量、输血率、血管加压药、以及心肌收缩力药物的种类和剂量。最后，分析了住院时间和重症监护室停留时间、院内死亡率、90天和180天死亡率。

3.研究结果

在这项随机试验中，初始纳入患者：150例

排除病例（共4例）：

1例对照组患者术前撤回知情同意

1例对照组因术中大出血（符合预设排除标准）

1例对照组因HemoSphere监测数据缺失（影响AUC/TWA计算）

1例对照组因术前已存在透析依赖性肾病

最终分析样本量：

纳入分析患者：146例（干预组与对照组）干预组的方案依从率为78.2 %。除BMI外，干预组与对照组的基本特征没有显著差异，详见表1。

干预组中，低血压发作次数显著低于对照组，且干预组的低血压持续时间明显较短，见图3。

干预组的65 mmHg平均动脉压下的面积和65 mmHg平均动脉压下的总变异幅度对比均显著低于对照组（图4和5）。

我们还分析了麻醉诱导至手术开始期间低血压的发生时间和严重程度。根据KDIGO定义的术后AKI发生率干预组为6.7 %（n = 5）和对照组4.2 %（n = 3）（p = 0.72）。通过nephrocheck测量的急性肾损伤风险评分（（TIMP-2）×（IGFBD-7））在两组间未显示出显著差异。干预组56.5 %（n = 39/69）和对照组49.2 %（n = 31/63）的患者急性肾损伤风险评分>0.3（p = 0.49）。

住院时间和ICU停留时间也未显示出干预组间存在显著差异以及对照组（表2）。

术后MINS的发生率为24.3 %（n = 33/136）。干预组MINS的发生率有下降趋势，为17.1 %（n = 12），而对照组为31.8 %（n = 21），但未达到统计学意义（p = 0.07）。此外，干预组术后感染的发生率较低（16 % Vs 26.8 %；p = 0.16）。总体并发症情况见表3。

4.讨论

本研究旨在探讨基于低血压预测指数（HPI）的目标导向治疗（GDT）能否减少接受肺部手术患者的术中低血压（IOH）（定义为平均动脉压[ MAP ] <65 mmHg持续至少1分钟）。结果显示，与对照组相比，HPI引导组的低血压发生率、持续时间及严重程度均显著降低。 

本研究证实，基于HPI监测的个体化算法能够主动预防胸外科手术中的低血压。该方法通过实时评估患者未来低血压风险（HPI预测），并针对潜在病因采取精准干预措施。 

在本研究中，干预组超过一半的患者（52%）在手术过程中没有发生低血压事件，而对照组这一比例为36.6%。这与我们之前对骨科患者的研究结果一致，在该研究中，低血压的发生率从对照组的80%降至干预组的48%。

我们研究中术后AKI的发生率非常低，仅为5.5%，尤其是在与调查大腹部手术后AKI的研究相比时。这一低发生率可能部分归因于本研究纳入的患者通常合并症较少，且接受的是时间相对较短的胸外科手术，这可能降低了AKI的风险。基于KDIGO分类和急性肾损伤风险评分（（TIMP-2）x（IGFBD-7））评估均显示，两组之间的术后肾功能无显著差异。

我们的研究中总体并发症在两组之间没有显示出差异。但是，干预组的患者术后MINS发生率较低，这表明通过避免低血压改善术中稳定性，有助于增强心脏灌注，从而减少心肌损伤，尽管这些患者接受了更频繁和更高剂量的正性肌力药物。然而，正性肌力药物会增加心脏的氧气消耗，可能导致高风险患者的心肌缺血，这从升高的肌钙蛋白水平和心律失常中得到证实。

关于术中液体管理，我们能够证明，干预组的患者在接受手术期间输注的液体量显著多于对照组。无论输注的是晶体液还是胶体液，这一结果均保持一致。此外，干预组在手术中的总体液体平衡显著更高。当然，过量的液体可能导致肺水肿等并发症，但我们的结果显示两组之间在肺部并发症的发生率方面没有差异。

4.1.缺陷

本研究存在以下几方面的局限性。

首先，我们我们将术中低血压（IOH）的定义阈值设定为平均动脉压（MAP）＜65 mmHg。尽管这一标准在现有文献中被广泛采用，但未能体现患者的个体化血压耐受差异。未来研究可通过人工智能算法开发个性化血压管理策略，以更好地解决这种个体变异性问题。

其次，本研究仅聚焦于手术期间的IOH事件。但值得注意的是，约30%的低血压发生在麻醉诱导后至手术切口前的阶段，这一时段低血压同样与不良预后相关。此外，术后低血压对患者结局的影响未被纳入分析，这也是需要进一步完善的重要方向。

第三，本研究样本量较小且未进行先验样本量计算。由于胸外科手术中基于HPI算法的低血压预防缺乏既往研究数据，本研究采用了探索性的可行性研究设计。这一局限性提示后续研究需要扩大样本量以增强结果的可信度。值得讨论的是，对照组中低血压时间加权平均值（TWA）显著低于同类研究，这可能反映对照组已接受了较为完善的常规血压管理。尽管如此，研究组仍显示出更优的TWA结果，表明HPI算法在现有管理基础上能进一步改善血压管理，这一发现与先前研究结论一致。

最后需要特别说明的是，HPI算法在胸外科手术中的应用面临一些特殊挑战：1.开胸手术及单肺通气可能导致心律失常和右心血流动力学改变，从而降低每搏量变异度（SVV）等参数可靠性；2.心脏操作引起的脉搏波形变异可能导致HPI值假性升高；3.我们采用"小容量负荷试验"（100 mL液体输注后每搏量增加＜10%判定为无反应）作为辅助判断标准，但12%的HPI阈值在此类手术中仍需谨慎解读，临床决策应更侧重于参数动态趋势而非绝对阈值。这些局限性为未来研究指明了改进方向，包括开发更适用于胸科手术的血流动力学算法、建立个体化血压管理模型，以及开展多中心、大样本的临床研究等。

5.结论

基于低血压预测指数（HPI）指导的治疗策略显著降低了单肺通气肺手术患者的术中低血压持续时间和严重程度，但未能显著降低术后并发症的总发生率，包括急性肾损伤及其生物标志物。需要注意的是，本研究可能由于样本量限制，缺乏足够的统计效力充分评估这些并发症结局。值得关注的是，干预组患者非心脏手术后的心肌损伤和感染性并发症发生率呈现下降趋势，尽管未达到统计学显著性。未来需要开展更大样本量的研究，以明确个体化目标导向的低血压预防策略能否切实改善患者的术后预后。

神麻人智述评

这项单中心随机对照试验评估了基于HPI的目标导向治疗在单肺通气肺手术患者中的效果。研究的主要结果清晰表明，与常规对照相比，HPI指导策略显著减少了术中低血压的发生频率、持续时间以及低血压的整体严重程度。该研究为AI在围术期精准医疗中的应用提供了实证支持。尽管术中低血压控制效果明确，但次要结局（如AKI/MINS）未显示显著改善，可能反映样本量不足或术后多因素干扰，需更大规模研究验证。我们认为结合个体化血压阈值和围术期全程监测，可能是下一步提升患者器官保护的关键路径。

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